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基于mediapipe的手势数字识别

时间：2025-08-18 17:11:32 来源：互联网作者：

基于mediapipe深度学习算法的手势数字0-9识别系 2024年9月29日 · 通过为每种手势定义一套明确的弯曲状态组合规则，并不断优化这些规则以适应不同用户的手型和习惯，我们可以使手势识别系统更加智能、准确和易于使用。总的来说，我的这一手势识别方法充分利用了 MediaPipe 在手更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/756129794

腾讯云MediaPipe + OpenCV五分钟搞定手势识别-腾讯云 2023年8月21日 · MediaPipe是Google于2020年发布的开源开发包，集成人脸、手势、姿态等检测算法，支持多平台与语言，安装简单，依赖仅OpenCV。提供手势landmark检测功能，代码易修改运行，实现手势关键点识别与图像分类，实更多内容请查看https://cloud.tencent.com/developer/article/2315239

yeyupiaoling.cnMediaPipe自定义手势识别训练模型本项目主要基于MediaPipe Model Maker来训练自定义手势识别模型，支持石头、剪刀、布、无手势等多种手势的识别。项目提供了完整的训练和推理流程，支持图片和视频更多内容请查看https://yeyupiaoling.cn/article/1751684392754

物联沃Python MediaPipe实现实时手势数字识别：从零开始的摄像 2025年4月29日 · 本文将通过20行Python代码，带你实现零门槛的手势数字识别系统。该技术可实时检测0-5的手势数字，核心代码基于Google开源的MediaPipe框架，准确率达95%以上。更多内容请查看https://www.iotword.com/41546.html

基于Mediapipe深度学习算法的手势识别系统【 2024年11月1日 · 本文介绍了利用Mediapipe的深度学习算法开发的手势识别系统，该系统具有UI界面，支持图片、视频和摄像头三种方式的手部动作识别，能实时显示检测结果。更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_42589613/article/details/131652619

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knowcat.cn基于MediaPipe 的数字手势识别本文基于Mediapipe 框架，利用OpenCV 视觉库实现了一种数字手势识别的方法，能有效识别手部的一些简单手势，且响应较快，具有较高性能。作为谷歌学术研究部所开 vdwq大湾区更多内容请查看http://www.knowcat.cn/p/20240609/1276225.html

https://gitee.com › Snake-Konginchrist › Hand-Tracking-and基于OpenCV和MediaPipe的手势识别: 这个手势识别项目这个手势识别项目使用 Python、OpenCV 和 MediaPipe 构建，实现通过摄像头实时识别和分析用户手部动作。支持识别包括抓取和捏合在内的多种手势，适用于增强现实、交互式应用和智更多内容请查看https://gitee.com/Snake-Konginchrist/Hand-Tracking-and-Recognition

百度学术跟以往与计算机交互时使用的键盘鼠标等传统设备而言,现如今,在能直接实现人机交互的计算机视觉领域,利用摄像头和相关的视觉检测设备,通过特定的手势对电脑发出指令控制的技术,正逐渐更多内容请查看https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=1p6c0p30be310ec09k6u06c0v0542089&site=xueshu_se

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